ARTIFICIAL INTELLIGENCE APPROACHES TO DIAGNOSIS AND PLANNING OF ECONOMIC SYSTEMS BASED ON DECISION MAKING MODELS

THE GENERIC TASKS OF DIAGNOSIS AND PLANNING HAVE LONG BEEN STIMULATING RESEARCHIN THE ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AT) COMMUNITY FOR THE CONSTRUCTION OF PROBLEM-SOLVING METHODS AND KNOWLEDGE-BASE ARCHITECTURES. IT IS THE PURPOSE OF THIS THESIS TO DEFINE THE AI TASKS OF DIAGNOSIS AND PLANNING IN ECONOMIC PROBLEM -SOLVING AND TO DEVELOP REASONING METHODS WHICH IN COLLABORATION WITH THE DECISION-MAKER CAN INFER ON THESE TAKS. A "DEEP" MODELLING FORMALISM IS PROPOSED THAT INTEGRATES QUALITATIVE AND QUANTITATIVE MODELLING. A DIAGNOSTIC METHOD IS DEVELOPEDWHICH USES THE "DEEP" MODEL FOR GENERATING AND TESTING HYPOTHESES ABOUT THE BEHAVIOUR OF AN ECONOMIC SYSTEM. FOR THE PLANNING TASK, THE DESIGN OF AN INTELLIGENT AGENT IS EXAMINED . IN INTERACTION WITH THE DECISION-MAKER AND A STOCHASTICSIMULATION MODEL, THE PROPOSED HYBRID REINFORCEMENT LEARNING AGENT LEARNS THE POLICY WHICH IS OPTIMAL ACCORDING TO THE PREFERENCES OF THE DECISION- MAKER.ΟΙ ΠΡΩΤΟΓΕΝΕΙΣ ΔΙΕΡΓΑΣΙΕΣ ΤΗΣ ΔΙΑΓΝΩΣΗΣ ΚΑΙ ΤΟΥ ΣΧΕΔΙΑΣΜΟΥ ΕΧΟΥΝ ΕΚ ΜΑΚΡΟΥ ΠΑΡΑΚΙΝΗΣΕΙ ΕΡΕΥΝΑ ΣΤΟ ΧΩΡΟ ΤΗΣ ΤΕΧΝΗΤΗΣ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗΣ ΓΙΑ ΤΗΝ ΚΑΤΑΣΚΕΥΗ ΜΕΘΟΔΩΝ ΕΠΙΛΥΣΗΣ ΠΡΟΒΛΗΜΑΤΩΝ ΚΑΙ ΑΡΧΙΤΕΚΤΟΝΙΚΩΝ ΒΑΣΕΩΝ ΓΝΩΣΗΣ ΚΥΡΙΩΣ ΣΕ ΠΕΔΙΑ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΗΣ (ENGINEERING). ΣΚΟΠΟΣ ΤΗΣ ΔΙΑΤΡΙΒΗΣ ΕΙΝΑΙ ΝΑ ΟΡΙΣΕΙ ΤΙΣ ΔΙΕΡΓΑΣΙΕΣ ΤΗΣ ΚΑΙ ΤΟΥ ΣΧΕΔΙΑΣΜΟΥ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ ΚΑΙ ΝΑ ΑΝΑΠΤΥΞΕΙ ΜΕΘΟΔΟΥΣ ΟΙ ΟΠΟΙΕΣ ΣΕ ΣΥΝΕΡΓΑΣΙΑ ΜΕ ΤΟΝ ΑΝΘΡΩΠΟ ΑΝΑΛΑΜΒΑΝΟΥΝ ΤΗΝ ΕΚΤΕΛΕΣΗ ΤΩΝ ΔΥΟ ΔΙΕΡΓΑΣΙΩΝ. ΠΡΟΤΕΙΝΕΤΑΙ Η ΟΛΟΚΛΗΡΩΣΗ ΠΟΙΟΤΙΚΗΣ ΚΑΙ ΠΟΣΟΤΙΚΗΣ ΥΠΟΔΕΙΓΜΑΤΟΠΟΙΗΣΗΣ ΜΕ ΤΗΝ ΑΝΑΠΑΡΑΣΤΑΣΗ ΕΝΟΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΟΥ ΣΥΣΤΗΜΑΤΟΣ ΜΕ "ΒΑΘΥ" ΥΠΟΔΕΙΓΜΑ. ΜΕ ΤΗ ΧΡΗΣΗ ΤΟΥ ΥΠΟΔΕΙΓΜΑΤΟΣΑΥΤΟΥ ΥΛΟΠΟΙΕΙΤΑΙ ΕΥΡΙΣΤΙΚΗ ΜΕΘΟΔΟΣ ΔΙΑΓΝΩΣΤΙΚΗΣ ΣΥΛΛΟΓΙΣΤΙΚΗΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΟΥ ΣΥΣΤΗΜΑΤΟΣ. ΓΙΑ ΤΟ ΣΧΕΔΙΑΣΜΟ ΚΑΤΑΣΚΕΥΑΖΕΤΑΙ ΕΥΦΥΗΣ ΟΝΤΟΤΗΤΑ Η ΟΠΟΙΑ ΣΕ ΣΥΝΕΡΓΑΣΙΑ ΜΕ ΤΟΝ ΑΝΘΡΩΠΟ ΚΑΙ ΤΟ ΣΤΟΧΑΣΤΙΚΟ ΥΠΟΔΕΙΓΜΑ ΤΟΥ ΣΥΣΤΗΜΑΤΟΣ ΜΑΘΑΙΝΕΙ ΜΕ ΜΑΘΗΣΗ ΜΕΕΝΙΣΧΥΣΗ ΤΗΝ ΠΟΛΙΤΙΚΗ ΠΟΥ ΕΙΝΑΙ ΒΕΛΤΙΣΤΗ ΣΥΜΦΩΝΑ ΜΕ ΤΙΣ ΠΡΟΤΙΜΗΣΕΙΣ ΤΟΥ ΧΡΗΣΤΗ